基于分布式的葡萄酒信息分析系統(tǒng)的研究及實現(xiàn)
發(fā)布時間:2021-07-28 22:33
隨著我國葡萄酒行業(yè)的發(fā)展,傳統(tǒng)方式的葡萄酒企業(yè)信息管理模式已經無法滿足企業(yè)的需求,針對大數(shù)據量葡萄酒信息數(shù)據的處理,以及企業(yè)信息資源管理水平和工作效率的提高,本文設計實現(xiàn)了基于分布式的葡萄酒信息分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)高效的實現(xiàn)了葡萄酒信息的整合以及信息管理的規(guī)范化和標準化,提高了企業(yè)對人員和葡萄酒相關信息管理的工作效率。本系統(tǒng)以葡萄酒行業(yè)、數(shù)據挖掘和大數(shù)據云計算技術為背景,設計實現(xiàn)了基于分布式的葡萄酒信息分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括七個功能模塊:前臺信息展示模塊、首頁歡迎模塊、數(shù)據管理模塊、信息管理模塊、預測分析模塊、用戶管理模塊和數(shù)據信息可視化分析模塊。前臺信息展示模塊主要負責向用戶展示酒莊的葡萄酒產品、招聘信息和聯(lián)系方式等信息;首頁歡迎模塊負責展示系統(tǒng)的概要信息,如酒莊附近的天氣狀況、當前時間、酒莊地圖、銷售信息、銷售區(qū)域、葡萄酒庫存量以及用戶信息等;數(shù)據管理模塊主要負責葡萄酒數(shù)據的導入和導出系統(tǒng);信息管理模塊主要負責對酒莊天氣信息、酒莊環(huán)境信息、葡萄酒成分信息、葡萄酒信息、庫存信息、出入庫信息以及銷售信息進行管理;信息預測分析模塊主要負責對酒莊48小時內天氣狀況、熱詞搜索度以及葡萄酒等級質...
【文章來源】:寧夏大學寧夏回族自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1?HDFS的體系結構??MaReduce一,
寧夏大學碩士學位論文?第二章關鍵技術與相關理論??問題。主要思想包括任務的分解(Map)與結果的匯總(Reduce)。其中Map操作是把一個大的??任務分解成許多個小的任務,Reduce操作是將分解后的小任務分別進行計算處理,并將處理的??結果進行匯總。??MapReduce編程模型的原理是利用一個輸入的key/value鍵值對集合來產生一個輸出的??key/value鍵值對集合。MapReduce是由兩個函數(shù)map和reduce函數(shù)來實現(xiàn)的,用戶自定義的??map函數(shù)把數(shù)據分割成key/value鍵值對的形式,MapReduce把所有具有相同Key值的value??數(shù)據集合合并在一起再傳送給reduce函數(shù)。MapReduce采用的是分而治之處理思想,即任務的??分解和結果集的匯總。這種數(shù)據的處理方式在很大程度上提高了數(shù)據的處理效率。因此,??MapReduce框架具有以下優(yōu)點:??1、可擴展性:可動態(tài)的改變計算機器節(jié)點的個數(shù),實現(xiàn)了真正意義上的彈性計算。??2、高容錯能力:在設計之初把錯誤的發(fā)生作為正常情況考慮進去,即每個數(shù)據節(jié)點都有相應??的備份,當其中一個節(jié)點出現(xiàn)宕機,不會影響任務的正常執(zhí)行。??3、支持負載均衡:采用公平調度算法來保證集群任務處理的均衡性。MapReduce數(shù)據處理過??程如圖2-2所7K:??輸入?Mappers?屮_數(shù)遞?Reducers?輸座??
的編程思路。它最大的優(yōu)點就是能夠實現(xiàn)用戶的異步請求操作,即在不刷新頁面的情況下直接??與服務器進行通信,從而提高服務器的響應時間。AJAX通過網絡通信技術發(fā)送和接收來自服務??器的Http異步請求/響應,然后利用顯示技術對響應進行處理。AJAX其工作原理如圖2-3所??示:??_L:CSS?(SI?Dal.a?_??????^?二??I用戶接口?p?^?A."引宰:??JavaScript?call?iiltp?requeslLJ/^ata?????I?服務器????瀏覽器??圖2-3?Ajax工作原理??-8-??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]深度學習的研究進展與發(fā)展[J]. 史加榮,馬媛媛. 計算機工程與應用. 2018(10)
[2]基于BP和樸素貝葉斯的時間序列分類模型[J]. 王會青,郭芷榕,白瑩瑩. 計算機應用研究. 2019(08)
[3]支持向量機模型與應用綜述[J]. 劉方園,王水花,張煜東. 計算機系統(tǒng)應用. 2018(04)
[4]基于改進的深度卷積神經網絡的人體動作識別方法[J]. 陳勝娣,魏維,何冰倩,陳思宇,劉基緣. 計算機應用研究. 2019(03)
[5]機器學習算法在數(shù)據挖掘中的應用[J]. 楊金勞. 電子技術與軟件工程. 2018(04)
[6]基于B/S結構的醫(yī)院管理系統(tǒng)的開發(fā)與設計[J]. 王杉珊. 電子設計工程. 2017(23)
[7]人工智能在神經醫(yī)學中的應用綜述[J]. 李詩語,王峰,曹彬,梅琪. 計算機科學. 2017(S2)
[8]一種改進的增量式貝葉斯文本分類算法[J]. 吳國文,莊千料. 計算機應用與軟件. 2017(06)
[9]采用ECharts可視化技術實現(xiàn)的數(shù)據體系監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 冀瀟,李楊. 計算機系統(tǒng)應用. 2017(06)
[10]并行機器學習算法基礎體系前沿進展綜述[J]. 劉斌,何進榮,耿耀君,王最. 計算機工程與應用. 2017(11)
碩士論文
[1]基于Spark的分布式協(xié)同過濾及工具研究[D]. 趙磊.南京大學 2017
[2]基于葡萄酒品基礎數(shù)據的綜合分析系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 劉瑜.山東大學 2013
[3]Spring框架技術分析及應用研究[D]. 翟劍錕.中國科學院大學(工程管理與信息技術學院) 2013
[4]基于Hadoop的數(shù)據分析系統(tǒng)設計和實現(xiàn)[D]. 劉彤.北京郵電大學 2012
[5]基于Hadoop平臺的數(shù)據分析和應用[D]. 姜文.北京郵電大學 2011
本文編號:3308775
【文章來源】:寧夏大學寧夏回族自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1?HDFS的體系結構??MaReduce一,
寧夏大學碩士學位論文?第二章關鍵技術與相關理論??問題。主要思想包括任務的分解(Map)與結果的匯總(Reduce)。其中Map操作是把一個大的??任務分解成許多個小的任務,Reduce操作是將分解后的小任務分別進行計算處理,并將處理的??結果進行匯總。??MapReduce編程模型的原理是利用一個輸入的key/value鍵值對集合來產生一個輸出的??key/value鍵值對集合。MapReduce是由兩個函數(shù)map和reduce函數(shù)來實現(xiàn)的,用戶自定義的??map函數(shù)把數(shù)據分割成key/value鍵值對的形式,MapReduce把所有具有相同Key值的value??數(shù)據集合合并在一起再傳送給reduce函數(shù)。MapReduce采用的是分而治之處理思想,即任務的??分解和結果集的匯總。這種數(shù)據的處理方式在很大程度上提高了數(shù)據的處理效率。因此,??MapReduce框架具有以下優(yōu)點:??1、可擴展性:可動態(tài)的改變計算機器節(jié)點的個數(shù),實現(xiàn)了真正意義上的彈性計算。??2、高容錯能力:在設計之初把錯誤的發(fā)生作為正常情況考慮進去,即每個數(shù)據節(jié)點都有相應??的備份,當其中一個節(jié)點出現(xiàn)宕機,不會影響任務的正常執(zhí)行。??3、支持負載均衡:采用公平調度算法來保證集群任務處理的均衡性。MapReduce數(shù)據處理過??程如圖2-2所7K:??輸入?Mappers?屮_數(shù)遞?Reducers?輸座??
的編程思路。它最大的優(yōu)點就是能夠實現(xiàn)用戶的異步請求操作,即在不刷新頁面的情況下直接??與服務器進行通信,從而提高服務器的響應時間。AJAX通過網絡通信技術發(fā)送和接收來自服務??器的Http異步請求/響應,然后利用顯示技術對響應進行處理。AJAX其工作原理如圖2-3所??示:??_L:CSS?(SI?Dal.a?_??????^?二??I用戶接口?p?^?A."引宰:??JavaScript?call?iiltp?requeslLJ/^ata?????I?服務器????瀏覽器??圖2-3?Ajax工作原理??-8-??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]深度學習的研究進展與發(fā)展[J]. 史加榮,馬媛媛. 計算機工程與應用. 2018(10)
[2]基于BP和樸素貝葉斯的時間序列分類模型[J]. 王會青,郭芷榕,白瑩瑩. 計算機應用研究. 2019(08)
[3]支持向量機模型與應用綜述[J]. 劉方園,王水花,張煜東. 計算機系統(tǒng)應用. 2018(04)
[4]基于改進的深度卷積神經網絡的人體動作識別方法[J]. 陳勝娣,魏維,何冰倩,陳思宇,劉基緣. 計算機應用研究. 2019(03)
[5]機器學習算法在數(shù)據挖掘中的應用[J]. 楊金勞. 電子技術與軟件工程. 2018(04)
[6]基于B/S結構的醫(yī)院管理系統(tǒng)的開發(fā)與設計[J]. 王杉珊. 電子設計工程. 2017(23)
[7]人工智能在神經醫(yī)學中的應用綜述[J]. 李詩語,王峰,曹彬,梅琪. 計算機科學. 2017(S2)
[8]一種改進的增量式貝葉斯文本分類算法[J]. 吳國文,莊千料. 計算機應用與軟件. 2017(06)
[9]采用ECharts可視化技術實現(xiàn)的數(shù)據體系監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 冀瀟,李楊. 計算機系統(tǒng)應用. 2017(06)
[10]并行機器學習算法基礎體系前沿進展綜述[J]. 劉斌,何進榮,耿耀君,王最. 計算機工程與應用. 2017(11)
碩士論文
[1]基于Spark的分布式協(xié)同過濾及工具研究[D]. 趙磊.南京大學 2017
[2]基于葡萄酒品基礎數(shù)據的綜合分析系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 劉瑜.山東大學 2013
[3]Spring框架技術分析及應用研究[D]. 翟劍錕.中國科學院大學(工程管理與信息技術學院) 2013
[4]基于Hadoop的數(shù)據分析系統(tǒng)設計和實現(xiàn)[D]. 劉彤.北京郵電大學 2012
[5]基于Hadoop平臺的數(shù)據分析和應用[D]. 姜文.北京郵電大學 2011
本文編號:3308775
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